介紹
帶領初學者了解如何從無架構的文字，用自然語言處理分析，找到有價值的資訊，產生效益、解決問題。這堂課除了會深入淺出的教授一般教科書有的技術外，並會給與實際應用的例子，讓初學者能練習面對問題的方法，也能運用技巧來分析成品並同時教導如何衡量分析結果，正確嗎？有用嗎？有趣嗎？
本課程著重介紹自然語言與文字探勘的基本概念，不要求有機器學習或資料庫相關背景。
章節
* 以下章節為預覽，請點報名後點選開始上課，進入課程-
Week1：語言面面觀
- ● 自然語言
- ● 概論
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Week2：文字表示法
- ● 文字的表示
- ● 文字向量
- ● 文字向量與語言結構
- ● Quiz
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Week3：自然語言分析
- ● Quiz
- ● 句法分析
- ● 命名實體分析
- ● Co-reference Resolution
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Week4：自然語言工具與文字探勘
- ● 自然語言處理工具
- ● 文字探勘
- ● Quiz
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Week5：資料探勘與文字探勘
- ● 資料探勘 (一)
- ● 資料探勘 (二)
- ● 文字探勘
- ● Quiz
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Week6：文字關聯與主題探勘
- ● 文字關聯 (一)
- ● 文字關聯 (二)
- ● 主題探勘 (一)
- ● Quiz
-
Week7：主題探勘與意見探勘
- ● 主題探勘 (二)
- ● 意見探勘
- ● Contextul Text Mining
- ● Quiz
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Week8：文字探勘主題技術
- ● 文字探勘主題技術 (一)
- ● 文字探勘主題技術 (二)
- ● 語言模型
常見問題
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學習履歷 ：
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講師
陳宜欣
國立清華大學資訊工程系副教授 ｜ 查看講師評價
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2022-自學課程-從自然語言到文字探勘(7-12月)
在本堂課，將會從自然語言處理(NLP)開始，包括詞彙分析，句法分析、關聯分析，讓修習者可以利用自然語言技術來轉化文字。 接下來，課程將會帶入文字探勘，文字探勘是資料科學中一個基礎的修習科目，這個學問期待能透過各種文本分析的技術，從無架構的文字段落中擷取文本涵蓋的資料或知識，找到有價值的資訊。典型的文字探勘任務包括文本分類、文本聚類、情緒分析、上下文關聯分析。